特斯拉AI/自動駕駛軟件副總裁阿肖克·埃盧斯瓦米近日通過國際計算機視覺大會演講及社交平臺X，首次系統披露了公司自動駕駛技術的核心架構，重點解析了其“端到端”神經網絡的設計邏輯與差異化優勢。
據埃盧斯瓦米介紹，傳統自動駕駛方案普遍采用“模塊化、多傳感器”架構，將感知、規劃、控制三個環節拆分為獨立子系統。而特斯拉的創新在于，將這三者整合至單一神經網絡中，通過“梯度反向傳播”機制實現從傳感器輸入到控制輸出的全局優化。他以駕駛場景中的價值判斷為例，指出該系統能學習人類駕駛員的決策邏輯，例如在繞行水坑與短暫占用對向車道之間做出符合安全倫理的選擇。
“自動駕駛系統每時每刻都在處理‘微型電車難題’。”埃盧斯瓦米強調，特斯拉通過海量人類駕駛數據訓練，使AI模型能夠形成與人類價值觀一致的判斷標準。例如，系統能識別路上動物的意圖——是準備穿越道路還是靜止不動，這種對細微場景的感知能力遠超傳統編程實現方式。
面對AI系統開發的三大核心挑戰，特斯拉構建了獨特的應對體系。在數據規模層面，其全球車隊每日產生的駕駛數據量相當于500年的人類駕駛經驗，形成“數據洪流”效應。通過智能篩選機制，系統僅保留最具訓練價值的場景樣本，避免無效數據干擾。
為解決模型可解釋性問題，特斯拉開發了“生成式高斯濺射法”技術。該技術可在毫秒級時間內重建3D場景模型，并能對動態物體進行精準建模，無需復雜傳感器配置。同時，“神經世界模擬器”提供了高保真虛擬測試環境，工程師可實時驗證新駕駛模型的因果邏輯，生成符合物理規律的響應數據。
埃盧斯瓦米特別指出，這套技術架構具有顯著的可擴展性。隨著神經網絡持續訓練，系統不僅能優化自動駕駛性能，還可遷移至人形機器人Optimus項目。他透露，特斯拉正在探索將駕駛領域的AI經驗應用于機器人決策系統，實現跨領域的認知能力復用。
在技術細節披露過程中，埃盧斯瓦米多次強調特斯拉在AI工程化方面的突破。例如，其神經網絡設計允許梯度信號貫穿整個系統，避免了模塊化架構中常見的誤差累積問題。這種架構優勢在復雜城市道路場景中尤為明顯，系統能同時處理多個攝像頭的視覺輸入、高精地圖數據及車輛運動學信息。
對于技術落地的現實挑戰，特斯拉通過數據閉環體系實現持續迭代。全球車隊實時回傳的駕駛數據經過篩選后，會進入模擬器進行強化訓練，最終通過OTA更新推送至用戶車輛。這種“數據采集-模擬驗證-實車部署”的閉環流程，大幅縮短了技術迭代周期。
